Os chatbots comerão SEO?

Os Large Language Models (LLMs) são baseados na tecnologia de transformadores e seu princípio de funcionamento pode ser descrito da seguinte forma:

• Os modelos são treinados em grandes corpus de dados - coleções de documentos, o que lhes permite identificar a probabilidade de uma palavra aparecer após a outra.
• Os modelos usam o contexto das palavras circundantes em vez da sequência de palavras implementada nas previsões de texto convencionais, como T9.
• O modelo generativo cria texto extrapolando-o para um determinado comprimento, tentando prever o próximo token na sequência.

Isso é semelhante ao funcionamento do preenchimento automático, sugestões e outros algoritmos semelhantes. Quanto mais frequentemente uma sequência ocorre, maior é a probabilidade de palavras específicas aparecerem na geração seguinte. No entanto, é importante notar que os modelos de linguagem generativa não escrevem texto da mesma forma que os humanos: eles apenas emulam dependências probabilísticas baseadas em dados de treino. Com o tempo, eles perdem a confiança, principalmente se saírem do contexto, o que pode levar a resultados ridículos. Isso é perceptível, por exemplo, nas sugestões dos mecanismos de busca, onde adicionar cada nova palavra a uma string pode levar a previsões inadequadas.

Os principais problemas dos grandes modelos de linguagem

Um dos principais desafios que os grandes modelos de linguagem enfrentam é a qualidade dos dados de treinamento. Os modelos são treinados em coleções prontas de documentos, como Wikipedia, blogs, vários arquivos da Internet e meios de comunicação de massa. Esses dados podem ser considerados ideais? Claro que não. Estes corpora refletem apenas uma pequena parte da informação disponível online e rapidamente se tornam desatualizados.

Além disso, os dados utilizados para treinamento são frequentemente tendenciosos. Isto é um reflexo dos interesses da parte ativa do público da Internet, e não de toda a sociedade. Consequentemente, a informação gerada por tais modelos nem sempre reflecte o quadro completo.

Outro problema é que o modelo não produz “texto coerente” no sentido usual da palavra. Na verdade, esta é apenas uma combinação aleatória de fragmentos que parecem lógicos no nível da probabilidade, mas na realidade nem sempre fazem sentido. Os modelos não compreendem o significado dos textos que geram e apenas reproduzem fragmentos de declarações de outras pessoas.

É também importante notar que a formação de grandes modelos linguísticos exige custos financeiros e ambientais significativos. Isto é especialmente verdade no contexto da actual agenda ambiental, que pode tornar-se uma séria limitação ao futuro desenvolvimento de tais tecnologias.

Finalmente, outro problema é o efeito cascata do conteúdo gerado. O que um modelo gera torna-se parte do material de treinamento de outro e assim por diante. Isso leva à duplicação de informações e ao seu “eliminação” do contexto real, criando uma espécie de cadeia fechada.

Como você pode usar o LLM em SEO?

Você pode ter encontrado artigos que afirmam que a geração de conteúdo usando LLM traz muito tráfego. Mas, na prática, não é recomendado usar isso para fins comerciais sérios:

• Para projetos sérios: O conteúdo gerado por chatbots muitas vezes não tem sentido, o que pode levar a conversões mais baixas. Não confie nesse tipo de conteúdo como sua estratégia principal.
• Textos vazios: A geração de conteúdo que não agrega valor acabará sendo identificada pelos mecanismos de busca como spam, o que provavelmente levará a sanções dos mecanismos de busca.

No entanto, isso não significa que as novas tecnologias devam ser completamente abandonadas. Você precisa abordar o uso de LLMs com sabedoria, compreendendo suas capacidades e limitações. Vejamos onde esses modelos podem ser úteis.

• Geração de textos curtos: Quanto mais curto o texto, mais significativo ele parece. Você pode usar chatbots para escrever meta descrições, resumos ou textos curtos nas páginas do catálogo. No entanto, tais textos ainda requerem edição.
• Análise de conteúdo de texto: Para auditar a semântica de um tópico, você pode usar modelos para analisar dezenas ou centenas de páginas de resultados de pesquisa para identificar palavras-chave. Essa abordagem permite coletar dados rapidamente, o que economiza tempo significativamente.
• Resumindo textos: Os modelos generativos são bons para reduzir e extrair informações de textos longos. Se você precisar criar uma versão condensada de uma grande quantidade de material, esta pode ser uma ferramenta útil.

Além disso, as redes neurais podem ser úteis para geração de imagens. Nos mecanismos de pesquisa modernos, os algoritmos de redes neurais funcionam com os mesmos princípios. Se você precisar criar uma imagem exclusiva que corresponda a determinados padrões, use esta ferramenta. Porém, lembre-se que as imagens geradas também exigem algum trabalho.

Concluindo, a menos que você tenha um conteúdo ou uma ideia clara, os algoritmos de máquina não podem substituir a comunicação na vida real com os usuários. É importante entender que um SEO bem-sucedido sempre requer pessoas que possam transformar informações em conteúdo valioso e de alta qualidade.

Se tiver alguma dúvida, não hesite em contactar o estúdio SEO "SEO COMPUTER" pelo email info@seo.computer.

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